BAB IV PEMBAHASAN
4.3 Komparasi Software Konvensional
masih relevan di batasi hingga kedalaman 6km. Hal tersebut memungkinkan adanya pergeseran nilai resistivitas akibat perhitungan matematis yang dipengaruhi oleh skin depth di titik minimum mesh grid dan maksimum grid. Untuk meminimumkan pergeseran tersebut, seharusnya dibuat mesh grid yang lateral terhadap kedalaman, namun tentunya akan membutuhkan waktu yang llabih lama dalam proses iterasi. Nilai resistivitas yang cukup relevan pada lapisan ini, yaitu terdapat ditengah dari line offset, hal itu sesuai dengan model awal yang dibuat sehingga sesuai dengan bentuk half-space.
Hasil inversi data sintetik menggunakan metode Occam 2D menghasilkan RMS missfit sebesar 5.15%, nilai tersebut dinilai cukup baik untuk mempercayai penampang resistivitas hasil inversi dengan toleransi nilai RMS missfit dibawah 10%. Roughness yang dihasilkan pada iterasi terakhir hasil inversi Occam bernilai 126,457. Tingkat kekasaran tersebut tidak menjadi tolak ukur primer dalam mengukur kevalid-an hasil inversi, namun nilai tersebut lebih menitikberatkan kepada kontras resistivitas yang menyusun tiap model block. Untuk mendapatkan nilai roughness dibawah 10, maka perlu dibuat mesh grid yang seminimal mungkin yang tentunya akan berefek kepada waktu iterasi saat proses inversi.
4.3. Komparasi Software Konvensional
Komparasi dengan software konvensional merupakan perbandingan penampang resistivitas hasil inversi data 2D yang dihasilkan oleh software WinGlink terhadap penampang resistivitas hasil inversi TGMT2D. Penampang resistivitas inversi 2D yang dilakukan pada software WinGlink dilakukan di Workstation PT. Elnusa Tbk. Untuk software WinGlink, metode inversi yang digunakan dalam pengolahan data 2D Magnetotellurik adalah metode Nonlinier Conjugate Gradient (NLCG), dan untuk program TGMT2D, metode inversi yang digunakan dalam pengolahan data 2D magnetotellurik adalah metode Occam.
Perbandingan yang dilakukan menggunakan parameter yang dianggap menghasilkan penampang hasil inversi paling baik untuk software WinGlink dan TGMT2D sehingga dapat dianalisa perbedaan model penampang resistivitas 2D yang dihasilkan. Parameter input inversi untuk software WinGlink dan program TGMT2D ditampilkan pada tabel 3.3.
43
Tabel 4. 3 Input Seting Parameter inversi untuk TGMT2D dan WinGlink
Parameter TGMT2D WinGlink Keterangan
Max Iterasi 30 30
Iterasi akan berhenti di nilai ini jika missfit belum tercapai atau nilai missfit semakin besar Min. Grid Mesh Horizontal 250 500 Range spasi tiap block model Jumlah Lapisan 63 x Lapisan model awal yang digunakan Dari input parameter yang dilakukan pada tabel 4.3 untuk program TGMT2D dan WinGlink menghasilkan penampang resistivitas 2D yang ditampilkan pada gambar 4.10 dan 4.11. Maksimal iterasi yang diatur pada kedua program senilai 30, yang umumnya merupakan nilai yang cukup efektif (bahkan lebih) untuk menghasilkan RMS missfit yang kecil. Minimal grid mesh dengan offset 1000m pada program WinGlink senilai 500m dan 250m untuk TGMT2D, nilai ini berpengaruh terhadap kekasaran (roughness) dari penampang resisitivitas 2D hasil inversi.
44
Gambar 4. 22 Penampang 2D resistivitas hasil inversi software WinGlink Penampang 2D resistivitas hasil inversi WinGlink menggunakan data yang sama dengan hasil inversi TGMT2D pada gambar 4.10. Pada lapisan pertama, nilai resistivitas yang dihasilkan dari inversi software WinGlink berada pada range 25 Ω.m - 79 Ω.m (101.39 Ω.m-101.9).
Pada lapisan Kedua, dengan nilai resistivitas sangat rendah, overlay yang dilakukan terhadap hasil inversi 2D sangat cocok untuk top lapisannya, namun untuk bottomlayer, nilai resistivitas rendah ini masuk kedalam layer ketiga, terutama di struktur lateral yaitu di titik stasiun 187, sedangkan untuk struktur yang cenderung diagonal (183, MT-184, MT-192, MT-193, dan MT-94) software WinGlink cukup mampu membatasi kontras resistivitas yang cukup tinggi antara lapisan. Range nilai resistivitas pada lapisan ini adalah 1 Ω.m-5 Ω.m (100 Ω.m-100.7 Ω.m).
Pada lapisan ketiga, penampang 2D resistivitas hasil inversi software WinGlink bernilai 4 Ω.m-79 Ω.m (100.6 Ω.m-101.9 Ω.m). Range nilai di lapisan ini, yang seharusnya 100 Ω.m sulit dimodelkan oleh inversi NLCG maupun Occam, sesuai dengan penjelasan sebelumnya pada penampang inversi TGMT2D.
45
Pada lapisan keempat, dengan nilai resistivitas 500 Ω.m, hasil inversi yang dihasilkan oleh software WinGlink berada pada range nilai 25 Ω.m -251 Ω.m (101.39 Ω.m – 102.4). Kenampakan nilai resistivitas di titik stasiun MT-194 hingga MT-200 hampir sama dengan penampang TGMT2D, namun terlihat block penyusun di penampang inversi WinGlink lebih besar.
Tabel 4. 4 Range nilai tahanan jenis hasil inversi TGMT2D dan WinGlink pada tiap lapisan
Layer n Range Resistivitas (Ohm.m)
TGMT2D WinGlink
1 (50 Ohm.m) 32-79 25-79
2 (1 Ohm.m) 1.2-3.9 1-5
3 (100 Ohm.m) 2.5-79 4-79
4 (500 Ohm.m) 32-200 25-251
Sebelumnya tabel 4.3 memberi informasi input parameter inversi untuk program TGMT2D dan WinGlink. Dari setting paramter yang diinput maka tiap metode melakukan iterasi berdasarkan algortima NLCG dan OCCAM. Dari masing-masing inversi yang dilakukan didapat nilai RMS error tiap iterasi yang ditampilkan pada 4.12. Untuk Program TGMT2D inversi berhenti di iterasi ke-8, hal tersebut karena model dianggap sudah konvergen sehingga Missfit sudah mencapai perhitungan maksimum (semakin kecil). Untuk program WinGlink, inversi berhenti di iterasi ke-30, hal itu menunjukkan bahwa inversi berhenti karena setting maksimum iterasi yang diberikan, sehingga memungkinkan inversi untuk terus melakukan iterasi namun dengan nilai missfit yang konstan dapat diasumsikan bahwa iterasi ke-30 sudah dapat dipercaya.
46
Gambar 4.12 Perbandingan missfit program WinGlink dan TGMT2D
Gambar 4.13 Perbandingan roughness TGMT2D terhadap WinGlink
Pada gambar 4.12, menunjukkan nilai missfit maksimum untuk WinGlink adalah 4.2732% dan TGMT2D senilai 5.1093%. Dari
masing-0 10 20 30 40 0 5 10 15 20 25 30 35 R M S M IS S F IT JUMLAH ITERASI
Perbandingn RMS Missfit tiap
Iterasi
WinGlink TGMT2D 0 200 400 600 800 1000 1200 0 5 10 15 20 25 30 35 R O UG H N E S S JUMLAH ITERASIPerbandingan Roughness tiap
Iterasi
47
masing nilai tersebut, disepakati telah mencapai batas toleransi, yaitu <10%. Sehingga kedua penampang resistivitas 2D dapat dijadikan acuan awal untuk menentukan struktur bawah permukaan bumi.
Jika dilihat dari tren missfit tiap iterasi, maka untuk program TGMT2D pada iterasi pertama RMS Missfit yang dihasilkan masih tinggi (29.2068%), namun pada iterasi selanjutnya mengalami margin yang sangat besar dibandingkan RMS Missfit sebelumnya hingga mencapai nilai yang konstan dimulai dari iterasi ke-5. Sebaliknya, tren yang dihasilkan oleh WinGlink dari iterasi ke-1 sudah berada range toleransi missfit (4.478%) dan mengalami penurunan RMS missfit yang konstan hingga iterasi ke-30, namun margin yang sangat kecil untuk tiap iterasi. Dari pembahasan tersebut, hal yang dapat mempengaruhi adalah model awal (m0) yang dimasukan kedalam inversi. Semakin jauh margin model awal terhadap resistivitas sebenarnya maka akan semakin besar RMS Missfit yang dihasilkan, namun karena besarnya margin antara model awal (m0) dan resistivitas sebenarnya, maka pada iterasi selanjutnya terjadi trun penurunan RMS missfit yang signifikan. Sehingga disimpulkan bahwa penentuan model awal akan berpengaruh terhadap, waktu iterasi & jumlah iterasi.
Untuk parameter roughness (tingkat kekasaran penampang hasil inversi), yang ditampilkan pada gambar 4.13, terdapat perbedaan matematik dalam menghitungnya. Untuk inversi Occam, roughness dihitung perkedalaman (nLayer+1), namun untuk inversi NLCG roughness dihitung dari
(Rough = (Nilai Fungsi Objektif – Statistik Chi Square)/TAU) Sehingga terdapat perbedaan tren untuk menentukan nilai roughness untuk setiap nilai iterasi. Tren metode Occam adalah, semakin banya iterasi yang dilakukan , maka akan semakin tinggi roughness nya. Hal tersebut berbanding terbalik dengan metode NLCG, semakin banyak iterasi yang diakukan maka akan semakin smooth penampang resistivitas 2D.
48
(a)(b)
(c)
(d)
Gambar 4.14 Tren Roughness dari Metode Occam untuk model awal (a), yaitu iterasi ke-0, input parameter resistivitas sama untuk semua grid mesh. Berlanjut
